4 Skills Data Scientist Wajib, Dijamin Idaman Perusahaan
Seiring meningkatnya permintaan untuk Data Scientist, disiplin ini menghadirkan jalur karir yang menarik bagi siswa dan profesional yang ada. Ini termasuk mereka yang bukan ilmuwan data tetapi terobsesi dengan data dan ilmu data, yang membuat mereka bertanya-tanya tentang keterampilan ilmu data dan keterampilan data besar apa yang diperlukan untuk mengejar karir di bidang ilmu data.
Memanfaatkan penggunaan Big Data sebagai mesin penghasil wawasan telah mendorong permintaan ilmuwan data di tingkat perusahaan di semua vertikal industri. Baik untuk menyempurnakan proses pengembangan produk, meningkatkan retensi pelanggan, atau menambang melalui data untuk menemukan peluang bisnis baru, organisasi semakin mengandalkan keterampilan ilmuwan data untuk mempertahankan, tumbuh, dan tetap selangkah lebih maju dari persaingan. Juga, dalam artikel ini, kita akan membahas keterampilan ilmuwan data teknis dan non-teknis. Ada keterampilan tertentu yang diperlukan untuk menjadi ilmuwan data. Pelajari lebih lanjut tentang keterampilan ilmu data teratas yang dicari oleh para kandidat.
Bidang ilmu data hadir dengan kurva belajar yang curam. Ilmuwan data perlu menguasai bahasa pemrograman penting dan perhitungan statistik, serta keterampilan komunikasi dan interpersonal yang kuat. Kombinasi dari latar belakang pendidikan yang solid dengan keterampilan teknis dan interpersonal yang tepat memungkinkan ilmuwan data untuk secara efektif menyampaikan dan mengomunikasikan wawasan statistik yang kompleks kepada audiens awam dan membuat rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti kepada pemangku kepentingan yang tepat.
Lalu apa skill di 2022 untuk Data Scientist?
1. Pemrograman Python dan Pemrograman R
Sebagai bahasa pemrograman yang paling populer dan paling mudah beradaptasi di industri ilmu data saat ini, Python dapat menangani semuanya mulai dari penambangan data hingga konstruksi situs web hingga menjalankan sistem tertanam, semuanya dalam satu bahasa terpadu. Pandas adalah pustaka analisis data Python yang digunakan untuk segala hal mulai dari mengimpor data dari spreadsheet Excel hingga memplot data dengan histogram atau plot kotak. Pustaka dirancang untuk manipulasi, pembacaan, agregasi, dan visualisasi data yang mudah. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang penambangan data dengan Python, lihat panduan komprehensif ini.
Sementara R adalah rangkaian fasilitas perangkat lunak terintegrasi untuk manipulasi data, perhitungan, dan tampilan grafis. R lebih umum dalam konteks akademis dibandingkan dengan Python. Perangkat lunak ini dapat mengimplementasikan algoritma pembelajaran mesin dengan cepat dan sederhana serta menyediakan berbagai teknik statistik dan grafis, seperti pemodelan linier dan non-linier, uji statistik klasik, analisis deret waktu, klasifikasi, dan pengelompokan.
Baca juga: 4 Hal yang dilakukan e-Commerce Data Scientist
2. Database SQL dan Data Visualization
SQL adalah bahasa pemrograman khusus domain yang dirancang untuk mengelola dan menanyakan data yang disimpan dalam sistem manajemen basis data relasional (sejenis basis data yang menyimpan dan menyediakan akses ke titik data yang terkait satu sama lain). sahabat data dapat menggunakan SQL untuk membaca dan mengambil data dari database atau memperbarui/menyisipkan data baru. Membuat kueri SQL sering kali merupakan langkah pertama dalam setiap urutan evaluasi.
Visualisasi data adalah representasi grafis dari data menggunakan elemen visual seperti bagan, grafik, peta, infografis, dan lainnya. Itu berada tepat di tengah-tengah analisis teknis dan visual storytelling. Seiring dengan semakin terintegrasinya data besar ke dalam bisnis, visualisasi data menjadi alat utama dalam memahami volume besar data yang dihasilkan setiap hari. Seorang ilmuwan data harus dapat memvisualisasikan data menggunakan alat seperti ggplot, d3.js, dan Tableau.
3. Komunikasi untuk Story Telling
Keterampilan komunikasi yang baik sangat penting dalam sebagian besar peran ilmuwan data. Sebagai ilmuwan data, sahabat data perlu memahami persyaratan bisnis atau masalah yang dihadapi, menyelidiki lebih banyak data pemangku kepentingan, dan mengomunikasikan wawasan data utama. Perhitungan statistik tidak ada gunanya jika tim tidak dapat menindaklanjutinya, jadi keterampilan mendongeng sangat penting dalam bentuk komunikasi lisan serta tulisan dan visualisasi data. Pengisahan cerita yang baik berarti bahwa solusi analitis dikomunikasikan dengan cara yang jelas, ringkas, dan langsung ke pokok permasalahan.
4. Kolaborasi dan Proses Pembelajaran
Sahabat data harus berkolaborasi dengan berbagai tim dalam organisasi untuk memahami persyaratan mereka dan mengumpulkan umpan balik mereka untuk mencapai solusi. Bergantung pada seberapa terspesialisasinya sahabat data dalam peran sahabat data, sahabat data mungkin juga harus bekerja dengan sesama ilmuwan data, arsitek data, dan insinyur data.
Teknologi dan kerangka kerja ilmu data berkembang sangat cepat sehingga sia-sia untuk mencoba menguasai satu pun. Daripada mengejar kesempurnaan, sahabat data lebih baik mengembangkan kesabaran dan disiplin untuk mengajari diri sendiri hal-hal baru dan mempelajari konsep-konsep baru dengan cepat.
Baca juga: Jangan Salah! Ini dia Perbedaan Data Scientist, Data Analyst & Data Engineer
5. Belajar Data Otodidak dan Mandiri Bersama DQLab
Halo sahabat data, Yuk Belajar dirumah aja bersama DQLab. Nikmati modul interaktif dan pembelajaran aplikatif bersama DQLab dan tentunya kamu tidak perlu melakukan instalasi environment anti ribet. DQLab sudah menyediakan semua yang kamu butuhkan untuk belajar. Mulai dari Modul sampai ke sertifikat Completion. Yuk Mulai Karir Datamu bersama DQLab.